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CNNを利用した
服飾画像の特徴量抽出に
関する基礎研究
A Study on Learning Similarity Metric on Clothing
Based on Convolutional Neural Network
卒業論文発表
北海道大学 工学部 情報エレクトロニクス学科
複雑系工学講座 調和系工学研究室
4年 桶智輝
1
研究背景・目的
[1] Kota Yamaguchi, M Hadi Kiapour, Luis E Ortiz, Tamara L Berg 2014 “Retrieving Similar Styles
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[2] Si Liu, Zheng Song, Guangcan Liu, Changsheng Xu, Hanqing Lu, Shuicheng Yan“Street-to-Shop:
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2
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・トリプレットロスを用いて学習させたCNN[2]
[1] Kiapour, M. HadiHan, Xufeng Lazebnik, Svetlana Berg, Alexander C.Berg, Tamara L. (2016) Where to buy it: Matching street clothing
photos in online shops
[2] Liu, Ziwei, Qiu, Shi Wang, Xiaogang (2016) DeepFashion : Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations
服飾画像の特徴量抽出の基礎研究として、関連研究の手法を用
いた特徴量抽出の同定の精度を検証し、同定の成功例と失敗例
からその精度を向上させるための特徴を定性的に評価したい
消費者画像例 商品画像例
3
同定方法 データベース内の衣類と特徴量を比較し、最も特徴量距離の小さいものに同定する
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入力サイズ 出力サイズ カーネルサイズ ストライド パディング
畳み込み層 3*227*227 96*55*55 11 4 0
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全結合層 1*4096 1*4046 - - -
全結合層 1*4096 1*4096 - - -
4
AlexNetのオートエンコーダの構造
入力サイズ 出力サイズ カーネルサイズ ストライド パディング
全結合層 1*4096 1*4096 - - -
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5
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6
実験
実験方法
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1枚のTシャツに対して消費者画像と商品画像の2枚を持つペアを100組,
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1枚の消費者画像と100枚の商品画像との間の類似度を計算する.
消費者画像のペアとなる画像との類似度は100枚と計算された商品画像の類似度の
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比較対象
関連研究の手法を用いた特徴量抽出の同定の精度を検証し、同定の成功例と
失敗例からその精度を向上させるための特徴を定性的に評価したい
検証内容
7
データセット画像例
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Tシャツについて同じ衣類で商品画像と消費者画像のペアを作成。
100組の衣類ペアがテストデータ。
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8
実験
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9
結果
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に最も高い結果
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高い結果を示したトリ
プレットロスでも5位以
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のは22件
n位(1 ≦ n ≦ 100)以内にペアの商品画像との特徴量距離の順位が入っている消費者画像の個数
10
結果
複数枚の消費者画像に対して、1~10位まで特徴量距離順に並べた商品画像の比較
1位 2位 3位 4位 5位 6位 7位 8位 9位 10位消費者画像 ペアの順位
1位
1位
97位
94位
8位
9位
プリントTシャツや、柄物のTシャツなどの模様の入ったTシャツのペア順位は高くなっている。
斜めに撮影されている写真と、無地の写真はペア順位が低くなっている。
ペア順位に関わらず、模様は識別しているが色は識別できていないように見える。 11
まとめ
手法の元論文の課題である衣類同定に対しては、トリプレットロス
による学習方法が最も高い結果となった。
プリント柄や柄付きといった、模様付きの衣類の特徴量は抽出出来
ている。
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いない。
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